Verification: 8d3ca916da3ede84

DataClone

Что, если у вас больше не будет проблем с данными?
DataClone поможем вам подготовить ваши данные к статистическому анализу или синтезировать новые!

Синтезируем искусственные данные

Маленький размер выборки может негативно влиять на результаты статистического анализа, понижая мощность статистических тестов или делая результаты мало информативными.
Сервис DataClone позволяет синтезировать искусственные данные для анализа на примере ваших собственных с целью увеличения размеров выборки или создания валидационного датасета.
Искусственные данные имитируют ваши исходные, оставаясь при этом полностью уникальными!

Выполним очистку (клининг) данных

Зачастую собранные данные, как правило, не готовы для статистического анализа, так как являются «грязными» или «сырыми». Чтобы это исправить требуется их очистка, которая включает в себя:

  1. Поиск и устранение недопустимых (неверных) значений среди данных с заранее известным набором значений.
  2. Неверный формат. Одна из самых частых проблем, когда значения для одного и того же параметра представлены в разных форматах.
  3. Нарушение зависимости атрибутов. В случаях, когда значение признака явно зависит от значения другого признака, могут встречаться ошибки зависимости. Например, пациент женского пола не может болеть раком предстательной железы.
  4. Проверка на уникальность заключается в поиске ошибочно повторяющихся значений среди параметров, где допускаются только уникальные значения.
  5. Пропущенные значения. Пропущенные значения влияют на результаты анализа и делают невозможным применение некоторых из них. Удаление строк с пропущенными значениями нецелесообразно, так как снижает общий размер выборки. Пропущенные значения следует найти и вменить (заменить искусственными) с применением современных технологий.
  6. Поиск и устранение опечаток.
  7. Ошибки занесения данных в чужие поля.

Трансформируем переменные, если это необходимо

Трансформация данных необходима для приведения значений разных параметров в единый формат и/или для их упрощения.

1. Биннинг. Метод предварительной обработки, используемый для уменьшения влияния незначительных ошибок наблюдения. Числовая выборка делится на интервалы и заменяется ранговыми значениями.

2. Создание индикаторных (фиктивных) переменных. Преобразование категориальных переменных в логические значения (1/0) путем создания фиктивных переменных. Если у нас более двух значений (n), мы должны создать n-1 столбцов фиктивных переменных.

3. Поиск и устранение выбросов. Мы находим два типа выбросов: значения, которые выходят за 1,5 межквартильный размах и значения, которые выходят за 99% перцентиль (экстремальные выбросы). Данные с выбросами часто удаляются, так как могут оказать негативное влияние на результат статистического анализа, включая в себя как описательную статистику, так и более сложные методы анализа данных.

4. Центрирование и масштабирование. Мы можем центрировать данные каждого из числовых параметров, вычитая среднее значение из всех его значений. Чтобы масштабировать данные, нужно разделить центрированную величину на ее стандартное отклонение. Эта процедура является критически важной, если вы собираетесь использовать для анализа некоторые методы машинного обучения. Методами трансформации также могут быть логарифмирование, трансформация Бокс-Кокса и др.

Как это работает:

Оставьте заявку прямо сейчас, чтобы быть в курсе: